自然语言推断与数据集¶

:label:sec_natural-language-inference-and-dataset

在 :numref:sec_sentiment中，我们讨论了情感分析问题。这个任务的目的是将单个文本序列分类到预定义的类别中，例如一组情感极性中。然而，当需要决定一个句子是否可以从另一个句子推断出来，或者需要通过识别语义等价的句子来消除句子间冗余时，知道如何对一个文本序列进行分类是不够的。相反，我们需要能够对成对的文本序列进行推断。

自然语言推断¶

自然语言推断（natural language inference）主要研究假设（hypothesis）是否可以从前提（premise）中推断出来，其中两者都是文本序列。换言之，自然语言推断决定了一对文本序列之间的逻辑关系。这类关系通常分为三种类型：

蕴涵（entailment）：假设可以从前提中推断出来。
矛盾（contradiction）：假设的否定可以从前提中推断出来。
中性（neutral）：所有其他情况。

自然语言推断也被称为识别文本蕴涵任务。例如，下面的一个文本对将被贴上“蕴涵”的标签，因为假设中的“表白”可以从前提中的“拥抱”中推断出来。

前提：两个女人拥抱在一起。

假设：两个女人在示爱。

下面是一个“矛盾”的例子，因为“运行编码示例”表示“不睡觉”，而不是“睡觉”。

前提：一名男子正在运行Dive Into Deep Learning的编码示例。

假设：该男子正在睡觉。

第三个例子显示了一种“中性”关系，因为“正在为我们表演”这一事实无法推断出“出名”或“不出名”。

前提：音乐家们正在为我们表演。

假设：音乐家很有名。

自然语言推断一直是理解自然语言的中心话题。它有着广泛的应用，从信息检索到开放领域的问答。为了研究这个问题，我们将首先研究一个流行的自然语言推断基准数据集。

斯坦福自然语言推断（SNLI）数据集¶

[斯坦福自然语言推断语料库（Stanford Natural Language Inference，SNLI）]是由500000多个带标签的英语句子对组成的集合 :cite:Bowman.Angeli.Potts.ea.2015。我们在路径../data/snli_1.0中下载并存储提取的SNLI数据集。

In [1]:

import os
        import re
        import torch
        from torch import nn
        from d2l import torch as d2l
        
        #@save
        d2l.DATA_HUB['SNLI'] = (
            'https://nlp.stanford.edu/projects/snli/snli_1.0.zip',
            '9fcde07509c7e87ec61c640c1b2753d9041758e4')
        
        data_dir = d2l.download_extract('SNLI')

[读取数据集]¶

原始的SNLI数据集包含的信息比我们在实验中真正需要的信息丰富得多。因此，我们定义函数read_snli以仅提取数据集的一部分，然后返回前提、假设及其标签的列表。

In [2]:

#@save
        def read_snli(data_dir, is_train):
            """将SNLI数据集解析为前提、假设和标签"""
            def extract_text(s):
                # 删除我们不会使用的信息
                s = re.sub('\\(', '', s)
                s = re.sub('\\)', '', s)
                # 用一个空格替换两个或多个连续的空格
                s = re.sub('\\s{2,}', ' ', s)
                return s.strip()
            label_set = {'entailment': 0, 'contradiction': 1, 'neutral': 2}
            file_name = os.path.join(data_dir, 'snli_1.0_train.txt'
                                     if is_train else 'snli_1.0_test.txt')
            with open(file_name, 'r') as f:
                rows = [row.split('\t') for row in f.readlines()[1:]\]
            premises = [extract_text(row[1]) for row in rows if row[0] in label_set]
            hypotheses = [extract_text(row[2]) for row in rows if row[0] \
                        in label_set]
            labels = [label_set[row[0]\] for row in rows if row[0] in label_set]
            return premises, hypotheses, labels

现在让我们[打印前3对]前提和假设，以及它们的标签（“0”“1”和“2”分别对应于“蕴涵”“矛盾”和“中性”）。

In [3]:

train_data = read_snli(data_dir, is_train=True)
        for x0, x1, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3], train_data[2][:3]):
            print('前提：', x0)
            print('假设：', x1)
            print('标签：', y)

前提： A person on a horse jumps over a broken down airplane .
        假设： A person is training his horse for a competition .
        标签： 2
        前提： A person on a horse jumps over a broken down airplane .
        假设： A person is at a diner , ordering an omelette .
        标签： 1
        前提： A person on a horse jumps over a broken down airplane .
        假设： A person is outdoors , on a horse .
        标签： 0

训练集约有550000对，测试集约有10000对。下面显示了训练集和测试集中的三个[标签“蕴涵”“矛盾”和“中性”是平衡的]。

In [4]:

test_data = read_snli(data_dir, is_train=False)
        for data in [train_data, test_data]:
            print([\[row for row in data[2]\].count(i) for i in range(3)])

[183416, 183187, 182764]
        [3368, 3237, 3219]

[定义用于加载数据集的类]¶

下面我们来定义一个用于加载SNLI数据集的类。类构造函数中的变量num_steps指定文本序列的长度，使得每个小批量序列将具有相同的形状。换句话说，在较长序列中的前num_steps个标记之后的标记被截断，而特殊标记“<pad>”将被附加到较短的序列后，直到它们的长度变为num_steps。通过实现__getitem__功能，我们可以任意访问带有索引idx的前提、假设和标签。

In [5]:

#@save
        class SNLIDataset(torch.utils.data.Dataset):
            """用于加载SNLI数据集的自定义数据集"""
            def __init__(self, dataset, num_steps, vocab=None):
                self.num_steps = num_steps
                all_premise_tokens = d2l.tokenize(dataset[0])
                all_hypothesis_tokens = d2l.tokenize(dataset[1])
                if vocab is None:
                    self.vocab = d2l.Vocab(all_premise_tokens + \
                        all_hypothesis_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=['<pad>'])
                else:
                    self.vocab = vocab
                self.premises = self._pad(all_premise_tokens)
                self.hypotheses = self._pad(all_hypothesis_tokens)
                self.labels = torch.tensor(dataset[2])
                print('read ' + str(len(self.premises)) + ' examples')
        
            def _pad(self, lines):
                return torch.tensor([d2l.truncate_pad(
                    self.vocab[line], self.num_steps, self.vocab['<pad>'])
                                 for line in lines])
        
            def __getitem__(self, idx):
                return (self.premises[idx], self.hypotheses[idx]), self.labels[idx]
        
            def __len__(self):
                return len(self.premises)

[整合代码]¶

现在，我们可以调用read_snli函数和SNLIDataset类来下载SNLI数据集，并返回训练集和测试集的DataLoader实例，以及训练集的词表。值得注意的是，我们必须使用从训练集构造的词表作为测试集的词表。因此，在训练集中训练的模型将不知道来自测试集的任何新词元。

In [6]:

#@save
        def load_data_snli(batch_size, num_steps=50):
            """下载SNLI数据集并返回数据迭代器和词表"""
            num_workers = d2l.get_dataloader_workers()
            data_dir = d2l.download_extract('SNLI')
            train_data = read_snli(data_dir, True)
            test_data = read_snli(data_dir, False)
            train_set = SNLIDataset(train_data, num_steps)
            test_set = SNLIDataset(test_data, num_steps, train_set.vocab)
            train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size,
                                                     shuffle=True,
                                                     num_workers=num_workers)
            test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size,
                                                    shuffle=False,
                                                    num_workers=num_workers)
            return train_iter, test_iter, train_set.vocab

在这里，我们将批量大小设置为128时，将序列长度设置为50，并调用load_data_snli函数来获取数据迭代器和词表。然后我们打印词表大小。

In [7]:

train_iter, test_iter, vocab = load_data_snli(128, 50)
        len(vocab)

read 549367 examples
        read 9824 examples

Out[7]:

现在我们打印第一个小批量的形状。与情感分析相反，我们有分别代表前提和假设的两个输入X[0]和X[1]。

In [8]:

for X, Y in train_iter:
            print(X[0].shape)
            print(X[1].shape)
            print(Y.shape)
            break

torch.Size([128, 50])
        torch.Size([128, 50])
        torch.Size([128])

小结¶

自然语言推断研究“假设”是否可以从“前提”推断出来，其中两者都是文本序列。
在自然语言推断中，前提和假设之间的关系包括蕴涵关系、矛盾关系和中性关系。
斯坦福自然语言推断（SNLI）语料库是一个比较流行的自然语言推断基准数据集。

练习¶

机器翻译长期以来一直是基于翻译输出和翻译真实值之间的表面$n$元语法匹配来进行评估的。可以设计一种用自然语言推断来评价机器翻译结果的方法吗？
我们如何更改超参数以减小词表大小？